Open AccessPENERAPAN SUPPORT VECTOR REGRESSION (SVR) UNTUK PERAMALAN INFLASI BULANAN NASIONAL
Author(s) -
Husnul Khatimi,
Muhammad Alkaff,
Dewi Rizqia Najipah
Publication year - 2017
Publication title -
jtiulm (jurnal teknologi informasi universitas lambung mangkurat)
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 2528-2514
pISSN - 2527-5399
DOI - 10.20527/jtiulm.v2i2.21
Subject(s) - statistics , physics , mathematics , econometrics
Peramalan tingkat inflasi menjadi penting untuk bisa membantu pemerintah dalam membuat kebijakan sebagai upaya menjaga stabilitas inflasi. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Regression (SVR) menggunakan input inflasi umum serta inflasi yang diukur dengan IHK yang dikelompokkan berdasarkan kelompok. Hasil model prediksi yang paling baik dari percobaan terhadap data inflasi menurut kelompok komoditi dengan menggunakan metode SVR (Support Vector Regression) yaitu model dengan kombinasi parameter C sebesar 0,37, epsilon (ε) sebesar 0,001 dan gamma (γ) sebesar 12,5365 dengan nilai RMSE terhadap data validasinya sebesar 0.0011, dan nilai RMSE terhadap data testingnya sebesar 0.0477 dengan nilai terhadap data validasinya sebesar 0.9999.